【摘 要】
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不确定性概念的认知、处理和表示是人工智能研究和人类认知中的一个基础问题.在人工智能领域中已经提出了概率论、模糊集、粗糙集、云模型等诸多理论模型来解决这一问题.然而,人类基于词语(概念的内涵)处理不确定概念,而计算机基于样本集(概念的外延)处理不确定性概念.近年来,数据挖掘和机器学习在知识获取方面已经取得了一定的进展.这些方法仅研究了从概念的外延获取其内涵的单向认知计算问题.报告将介绍基于云模型研究
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 重庆400065;中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所 重庆401122
【出 处】
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第十二届中国Rough集与软计算学术会议、第六届中国Web智能学术研讨会及第六届中国粒计算学术研讨会联合学术会议
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不确定性概念的认知、处理和表示是人工智能研究和人类认知中的一个基础问题.在人工智能领域中已经提出了概率论、模糊集、粗糙集、云模型等诸多理论模型来解决这一问题.然而,人类基于词语(概念的内涵)处理不确定概念,而计算机基于样本集(概念的外延)处理不确定性概念.近年来,数据挖掘和机器学习在知识获取方面已经取得了一定的进展.这些方法仅研究了从概念的外延获取其内涵的单向认知计算问题.报告将介绍基于云模型研究概念内涵与外延之间的双向认知计算.在云模型中,用正向云发生器和逆向云发生器实现概念内涵与外延之间的双向转换.对双向转换的稳定性以及不同概念层次思维(推理)的多粒度(变粒度)计算问题进行研究.最后,通过模拟实验对双向认知计算的稳定性和有效性进行验证.
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